BG value stats by hour

BGvalue_Summary
##    time3 min     mean  max        sd
## 1  00:00  96  96.0000   96       NaN
## 2  01:00  62  91.0000  120 41.012193
## 3  02:00 Inf      NaN -Inf       NaN
## 4  03:00  60  71.0000   92 18.193405
## 5  04:00 Inf      NaN -Inf       NaN
## 6  05:00 Inf      NaN -Inf       NaN
## 7  06:00  72  91.0000  110 26.870058
## 8  07:00  45  45.0000   45       NaN
## 9  08:00  70  88.7500  101 14.384598
## 10 09:00  51 111.0000  171 84.852814
## 11 10:00  52  86.0000  120 48.083261
## 12 11:00  79  79.0000   79       NaN
## 13 12:00  73 133.0000  179 54.369109
## 14 13:00 149 149.0000  149       NaN
## 15 14:00 104 104.0000  104       NaN
## 16 15:00 Inf      NaN -Inf       NaN
## 17 16:00 140 167.0000  194 38.183766
## 18 17:00  59 131.0000  190 67.453688
## 19 18:00  69  69.0000   69       NaN
## 20 19:00 Inf      NaN -Inf       NaN
## 21 20:00 118 148.3333  190 37.313983
## 22 21:00 110 115.0000  120  7.071068
## 23 22:00 Inf      NaN -Inf       NaN
## 24 23:00 148 197.0000  246 69.296465
## 25 00:00 Inf      NaN -Inf       NaN

BG value stats by day

BGvalue_SummaryDaily
##        Date2 min      mean max       sd
## 1 2019-11-11  51 113.85714 190 55.75969
## 2 2019-11-13  88 140.50000 246 61.53617
## 3 2019-11-14  60 120.00000 194 56.81256
## 4 2019-11-15  52 112.90909 179 39.93859
## 5 2019-11-17  45  78.66667 110 26.88246

Sensor value stats by hour

Sensorvalue_Summary
##    time3 min      mean max       sd
## 1  00:00  90 126.12500 159 18.03213
## 2  01:00  73 100.10417 131 13.78442
## 3  02:00  53  90.41667 136 19.14428
## 4  03:00  40  70.87500  97 17.95577
## 5  04:00  47  86.25000 134 19.73063
## 6  05:00  40  84.60417 124 25.05291
## 7  06:00  43  87.27083 133 25.11822
## 8  07:00  40  79.27083 135 26.99467
## 9  08:00  46  72.86364 101 17.90491
## 10 09:00  58 126.87500 166 31.86337
## 11 10:00 123 162.11111 208 27.46923
## 12 11:00  92 152.52778 204 40.28292
## 13 12:00  64 116.34286 198 50.54639
## 14 13:00  66 149.96429 217 41.73859
## 15 14:00  77 165.38095 230 49.78537
## 16 15:00  60 130.52778 204 43.30324
## 17 16:00 108 168.38235 235 30.57035
## 18 17:00  40 115.77083 217 50.73470
## 19 18:00  40  85.40000 131 32.16129
## 20 19:00  73 135.23810 202 36.41148
## 21 20:00 107 163.58333 220 35.85778
## 22 21:00  93 142.06250 192 37.99295
## 23 22:00  88 169.25532 291 52.02109
## 24 23:00 123 163.83333 262 31.11107
## 25 00:00 115 138.41667 190 22.90608

BG high (>150) count

BGHigh_Count
##   time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1 09:00                  1
## 2 12:00                  1
## 3 16:00                  1
## 4 17:00                  2
## 5 20:00                  1
## 6 23:00                  1

BG very high (>240) count

BGveryHigh_Count
##   time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1 23:00                  1

BG low (<80) count

BGLow_Count
##    time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1  01:00                  1
## 2  03:00                  2
## 3  06:00                  1
## 4  07:00                  1
## 5  08:00                  1
## 6  09:00                  1
## 7  10:00                  1
## 8  11:00                  1
## 9  12:00                  1
## 10 17:00                  1
## 11 18:00                  1

BG good value count (>80 and <150)

BGgood_Count
##    time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1  00:00                  1
## 2  01:00                  1
## 3  03:00                  1
## 4  06:00                  1
## 5  08:00                  3
## 6  10:00                  1
## 7  12:00                  1
## 8  13:00                  1
## 9  14:00                  1
## 10 16:00                  1
## 11 17:00                  1
## 12 20:00                  2
## 13 21:00                  2
## 14 23:00                  1

Temp Basal = 0 count

tempBasal_count
## NULL

Suspend basal on low count

suspendBasal_Count
##    time3 Alarm
## 1  03:00     3
## 2  05:00     4
## 3  06:00     3
## 4  07:00     6
## 5  08:00     2
## 6  09:00     1
## 7  11:00     1
## 8  12:00     2
## 9  13:00     1
## 10 14:00     1
## 11 15:00     1
## 12 17:00     6
## 13 18:00     1
## 14 19:00     1
## 15 21:00     1

BG value by time and date with mean values

BGvalue_timeDaytable
##     time 2019-11-11 2019-11-13 2019-11-14 2019-11-15 2019-11-17     mean
## 1  00:00        NaN        NaN        NaN        NaN   96.00000  96.0000
## 2  01:00        NaN        NaN        120    62.0000        NaN  91.0000
## 3  02:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 4  03:00        NaN       92.0         60        NaN   61.00000  71.0000
## 5  04:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 6  05:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 7  06:00    72.0000        NaN        NaN   110.0000        NaN  91.0000
## 8  07:00        NaN        NaN        NaN        NaN   45.00000  45.0000
## 9  08:00        NaN       99.0         70    85.0000  101.00000  88.7500
## 10 09:00    51.0000      171.0        NaN        NaN        NaN 111.0000
## 11 10:00   120.0000        NaN        NaN    52.0000        NaN  86.0000
## 12 11:00        NaN        NaN        NaN    79.0000        NaN  79.0000
## 13 12:00    73.0000      147.0        NaN   179.0000        NaN 133.0000
## 14 13:00        NaN        NaN        NaN   149.0000        NaN 149.0000
## 15 14:00   104.0000        NaN        NaN        NaN        NaN 104.0000
## 16 15:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 17 16:00        NaN        NaN        194   140.0000        NaN 167.0000
## 18 17:00   187.0000       88.0        190        NaN   59.00000 131.0000
## 19 18:00        NaN        NaN         69        NaN        NaN  69.0000
## 20 19:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 21 20:00   190.0000        NaN        137   118.0000        NaN 148.3333
## 22 21:00        NaN        NaN        NaN   120.0000  110.00000 115.0000
## 23 22:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 24 23:00        NaN      246.0        NaN   148.0000        NaN 197.0000
## 25  mean   113.8571      140.5        120   112.9091   78.66667 113.1866
#heatmap
#heatmaps
executeSavedPlot(data = allData, plotName = "meanBGheat_hist", libraryPath = libraryPath,
                 numberDays = numberDays,changeParam.list = changeParam.list)
## Loading required package: reshape2

Sensor value by time and date with mean values

SGvalue_timeDaytable
##     time 2019-11-11 2019-11-13 2019-11-14 2019-11-15 2019-11-17      mean
## 1  00:00  136.08333  161.08333  116.75000        NaN  115.16667 132.27083
## 2  01:00  104.66667  105.75000   88.08333        NaN  101.91667 100.10417
## 3  02:00   94.50000   82.08333  114.08333        NaN   71.00000  90.41667
## 4  03:00   93.16667   77.41667   56.75000        NaN   56.16667  70.87500
## 5  04:00   87.58333  108.66667   82.33333        NaN   66.41667  86.25000
## 6  05:00   69.16667   55.33333  111.91667        NaN  102.00000  84.60417
## 7  06:00   60.75000   68.83333  117.08333        NaN  102.41667  87.27083
## 8  07:00   84.75000   71.25000  113.83333        NaN   47.25000  79.27083
## 9  08:00   94.20000   56.40000   58.66667        NaN   83.00000  73.06667
## 10 09:00        NaN  151.88889  115.81818        NaN  118.25000 128.65236
## 11 10:00        NaN  171.33333  186.58333        NaN  128.41667 162.11111
## 12 11:00        NaN  188.58333  166.08333        NaN  102.91667 152.52778
## 13 12:00        NaN  188.00000   90.41667        NaN   76.58333 118.33333
## 14 13:00        NaN  187.83333   82.00000  145.33333  118.91667 133.52083
## 15 14:00   82.50000  220.41667        NaN  129.50000  187.66667 155.02083
## 16 15:00   74.66667        NaN        NaN  147.08333  169.83333 130.52778
## 17 16:00  185.25000        NaN        NaN  154.50000  163.08333 167.61111
## 18 17:00  184.08333   80.50000        NaN   96.41667  102.08333 115.77083
## 19 18:00  114.41667   89.66667        NaN   65.25000   46.00000  78.83333
## 20 19:00  105.16667  130.33333  192.16667  148.00000  135.50000 142.23333
## 21 20:00  193.33333  170.41667  171.75000        NaN  118.83333 163.58333
## 22 21:00  182.58333  175.25000  110.66667        NaN   99.75000 142.06250
## 23 22:00  198.50000  212.27273  120.50000        NaN  149.33333 170.15152
## 24 23:00  155.25000  225.16667  150.16667        NaN  155.41667 171.50000
## 25  mean  121.08509  135.38538  118.19219  126.58333  109.07986 122.06517
#heatmap
#heatmaps
executeSavedPlot(data = allData, plotName = "meanSGheat_hist", libraryPath = libraryPath,
                 numberDays = numberDays,changeParam.list = changeParam.list)

Interactive Plots

linePlots

barplots hourly

every 3 hours barplots

###daily barplots

boxplots hourly

3hour boxplots

daily boxplots